Änderungsverlauf verwenden

Vorschau

Dieses Produkt oder diese Funktion unterliegt den „Pre-GA-Angebotsbedingungen“ im Abschnitt „Allgemeine Dienstbedingungen“ der dienstspezifischen Nutzungsbedingungen. Pre-GA-Produkte und ‑Funktionen sind „wie gesehen“ verfügbar und bieten möglicherweise nur eingeschränkten Support. Weitere Informationen finden Sie in den Beschreibungen der Produkteinführungsphasen.

Hinweis: Wenn Sie während der Vorschau Unterstützung benötigen, wenden Sie sich an [e-mail].

Mit dem BigQuery-Änderungsverlauf können Sie den Änderungsverlauf einer BigQuery-Tabelle verfolgen. Mit GoogleSQL-Funktionen können Sie bestimmte Arten von Änderungen sehen, die während eines bestimmten Zeitraums vorgenommen wurden, damit Sie inkrementelle Änderungen an einer Tabelle verarbeiten können. Wenn Sie wissen, welche Änderungen an einer Tabelle vorgenommen wurden, können Sie beispielsweise ein Tabellenreplikat inkrementell außerhalb von BigQuery pflegen und teure Kopien vermeiden.

Erforderliche Berechtigungen

Zum Aufrufen des Änderungsverlaufs einer Tabelle benötigen Sie die Berechtigung bigquery.tables.getData für diese Tabelle. Die folgenden vordefinierten IAM-Rollen (Identity and Access Management) enthalten diese Berechtigung:

• roles/bigquery.dataViewer
• roles/bigquery.dataEditor
• roles/bigquery.dataOwner
• roles/bigquery.admin

Wenn eine Tabelle Zugriffsrichtlinien auf Zeilenebene hat oder hatte, kann nur ein Tabellenadministrator auf Verlaufsdaten für die Tabelle zugreifen. Die Berechtigung bigquery.rowAccessPolicies.overrideTimeTravelRestrictions ist für die Tabelle erforderlich und in der vordefinierten IAM-Rolle roles/bigquery.admin enthalten.

Wenn eine Tabelle die Sicherheit auf Spaltenebene bietet, können Sie den Änderungsverlauf nur für die Spalten aufrufen, auf die Sie Zugriff haben.

Funktionen für den Änderungsverlauf

Mit den folgenden Funktionen können Sie den Änderungsverlauf einer Tabelle nachvollziehen:

• APPENDS: gibt alle Zeilen zurück, die für einen bestimmten Zeitraum an eine Tabelle angehängt sind.

  Die folgenden Vorgänge fügen dem Änderungsverlauf APPENDS Zeilen hinzu:

  • DDL-Anweisung CREATE TABLE
  • DML-Anweisung INSERT
  • Daten, die als Teil einer MERGE-DML-Anweisung angehängt werden
  • Daten in BigQuery laden
  • Streamingaufnahme

• CHANGES: gibt alle Zeilen zurück, die sich in einer Tabelle für einen bestimmten Zeitraum geändert haben. Wenn Sie die Funktion CHANGES für eine Tabelle verwenden möchten, müssen Sie die Option enable_change_history der Tabelle auf TRUE festlegen.

  Die folgenden Vorgänge fügen dem Änderungsverlauf CHANGES Zeilen hinzu:

  • DDL-Anweisung CREATE TABLE
  • DML-Anweisung INSERT
  • Daten, die im Rahmen einer MERGE-DML-Anweisung angehängt oder geändert wurden
  • DML-Anweisung UPDATE
  • DML-Anweisung DELETE
  • Daten in BigQuery laden
  • Streamingaufnahme
  • DML-Anweisung TRUNCATE TABLE
  • Jobs, die mit einem writeDisposition von WRITE_TRUNCATE konfiguriert sind
  • Einzelne Tabellenpartitionen löschen

Preise und Kosten

Für den Aufruf von Änderungsverlaufsfunktionen fallen BigQuery-Rechenkosten an. Sowohl die Funktion APPENDS als auch die Funktion CHANGES erfordern die Verarbeitung aller Daten, die in der Tabelle im angegebenen Zeitraum geschrieben wurden. Diese Verarbeitung gilt für alle Schreibvorgänge, einschließlich Anhänge- und Mutationsvorgänge. Wenn Sie die enable_change_history-Option einer Tabelle auf FALSE festlegen, wird die von APPENDS verarbeitete Datenmenge nicht reduziert.

Wenn Sie die Option enable_change_history für eine Tabelle auf TRUE festlegen, um die Funktion CHANGES zu verwenden, speichert BigQuery Metadaten zu Tabellenänderungen. Diese gespeicherten Metadaten verursachen zusätzliche BigQuery-Speicherkosten und BigQuery-Rechenkosten. Der abgerechnete Betrag hängt von der Anzahl und Art der an der Tabelle vorgenommenen Änderungen ab und ist in der Regel gering. Bei Tabellen mit vielen Änderungsoperationen, insbesondere großen Löschvorgängen, fallen am ehesten spürbare Kosten an.